UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo DISSERTAÇÃO O Lugar dos Pobres na Cidade: Crescimento urbano e localização da baixa renda vista através da modelagem por agentes Alexandre Pereira Santos Pelotas, 2015

2 ALEXANDRE PEREIRA SANTOS O LUGAR DOS POBRES NA CIDADE: Crescimento urbano e localização da baixa renda vista através da modelagem por agentes Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Arquitetura e Urbanismo, Faculdade de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Federal de Pelotas, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Arquitetura e Urbanismo. Linha de Pesquisa: Urbanismo Contemporâneo Orientador: Maurício Couto Polidori, Dr. Pelotas, abril de 2015

3 Dados Internacionais de Publicação (CIP) S2373L Santos, Alexandre Pereira O Lugar dos pobres na cidade: crescimento urbano e localização da baixa renda vista através da modelagem por agentes / Alexandre Pereira Santos; Maurício Couto Polidori, orientador. - Pelotas, Dissertação (Mestrado em Arquitetura e Urbanismo), Faculdade de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Federal de Pelotas. Pelotas, Crescimento Urbano. 2. Modelagem Urbana. 3. Modelos Baseados em Agentes. 4. Pobreza. 5. Periferia Urbana. I. Polidori, Maurício Couto, oriente. II. Título. CDD: Catalogação na Fonte: Jussara Pereira Santos, CRB-10/9 Criação da plataforma CityCell: Marcus Vinícius Pereira Saraiva e Maurício Couto Polidori, Programação da regra deste modelo na plataforma: Marcus Vinícius Pereira Saraiva, 2015.

4 Dissertação aprovada no Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo, Faculdade de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Federal de Pelotas, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Arquitetura e Urbanismo. Banca realizada em 09 de abril de 2015 na Faculdade de Arquitetura e Urbanismo/UFPEL. Orientador: Prof. Maurício Couto Polidori Doutor em Ciências, Programa de Pós-Graduação em Ecologia Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Banca examinadora: Profa. Joana Xavier Barros PhD em Planning Studies, Center for Advanced Spatial Analysis University College London, Profa. Flávia da Fonseca Feitosa PhD em Geografia, Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Profa. Ana Paula Neto de Faria Doutora em Planejamento Urbano e Regional, Programa de Pós-Graduação em Planejamento Urbano e Regional Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2011.

5 AGRADECIMENTOS Ao meu orientador, Maurício Couto Polidori, pelo guia que foi e referência que é. Ao prof. Otávio Martins Peres, por me ajudar a chegar ao PROGRAU. Ao grande Marcus Vinícius Pereira Saraiva, por apoiar a minha partida. Aos meus colegas do LabUrb, pela companhia na caminhada. Aos professores do PROGRAU/UFPel e PROPUR/UFRGS, por dizer e por escutar. A todos meus colegas e amigos, de Porto Alegre a Pelotas, por instigar a jornada. À minha família, por sempre acreditar e por estar lá sempre que precisei. À Karine, sempre.

6 RESUMO SANTOS, Alexandre Pereira. O Lugar dos Pobres na Cidade: crescimento urbano e localização da baixa renda vista através da modelagem por agentes f. Dissertação (Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo (PROGRAU). Universidade Federal de Pelotas, Pelotas. Este trabalho propõe um modelo baseado em agentes em ambiente celular para a simulação de dinâmicas de crescimento urbano associadas a processos sociais de ocupação da forma urbana, especialmente vinculados à pobreza. A investigação é constituída por simulações computacionais a partir de base teórica do desenvolvimento desigual, da produção do espaço capitalista, das teorias da complexidade aplicadas à urbanização e da aplicação de modelos computacionais dinâmicos para o crescimento urbano. A investigação avança na simulação das cidades com apoio nas técnicas de autômatos celulares e de modelos baseados em agentes, visando integrar processos sociais explícitos de escolha locacional a dinâmicas de crescimento urbano auto-organizadas localmente. O modelo foi implementado em experimentos empíricos de simulação de crescimento urbano através de atributos urbanos e naturais, sobre a qual é realizada a alocação de populações de agentes autônomos e portadores de características variadas. Nestes experimentos, a pesquisa propõe a avaliação de cenários em que entidades sociais explícitas e diversas interagem entre si e com o ambiente para ocupar padrões de forma urbana e potencialmente entrar em conflito. Os resultados são padrões de distribuição das populações e dos conflitos que demonstram uma presença durável de conflito na apropriação social da forma construída, apontando a contribuições nas reflexões sobre o papel da sociedade e da forma da cidade através das simulações urbanas, assim como sugere a ampliação das capacidades dos modelos de crescimento urbano com a inclusão de leituras particularizadas do ambiente modelado. Palavras-chave: Crescimento Urbano. Modelagem Urbana. Autômatos Celulares. Modelos Baseados em Agentes. Pobreza.

7 ABSTRACT This work presents an agent based cellular environment model for urban growth and social processes simulation, focused specially on poverty location dynamics. The research is conducted through computer simulations based on unequal development theory, the capitalist production of space, complexity theories on urbanization and computer urban growth dynamic modelling. It advances urban dynamic simulation through cellular automata and agent based modelling, while integrating explicit social location choice modelling with local, self-organized urban growth dynamics. The model is implemented on experimental exercises on urban growth based on urban and natural environment attributes on which the autonomous agent population allocation takes place. It also proposes the appraisal of four scenarios in which explicit and heterogeneous social entities interact between themselves and with the environment to settle urban form patterns and to potentially engage in conflict. The model results on population allocation and conflict patterns which demonstrate an enduring existence of conflict in city form social appropriation in capitalist-determined urban development processes, pointing to contributions on social and city form roles in urban simulations, while suggesting an improvement in urban growth modelling capacities through the specification of particular observations on the modelled environment. Keywords: Urban Growth. Urban Modelling. Cellular Automata. Agent-Based Models. Poverty.

8 LISTA DE FIGURAS P. Figura Modelo de Chicago, segundo Burgess e seu inverso, segundo Bógus e Taschner 34 Figura Modelo da evolução da estrutura urbana das cidades latino-americanas: da cidade colonial compacta, a cidade setorial, para a cidade polarizada e, finalmente, para a aglomeração fragmentada contemporânea 35 Figura 2.3 Exemplos de aplicações dos modelos desenvolvidos no ambiente CityCell: a) Threshold Reload; b) WaterLand Factor; c) Periburban Growth; todos para Pelotas/RS e d) Environmental Accessibility, aplicado a Jaguarão/RS 70 Figura modelo conceitual do modelo baseado em agentes em ambiente celular proposto, incluindo as etapas de sua execução e descrição sumária dos processos e entidades envolvidos 76 Figura 3.2 Estrutura geral do modelo, demonstrando as dimensões principais do modelo e suas vinculações 78 Figura 3.3 Encadeamento geral do modelo, incluindo inicialização e etapas de cada iteração 79 Figura 3.4 Encadeamento dos processos e submodelos 80 Figura 3.5 Processos e variáveis de estado 85 Figura 3.6 Estrutura geral do modelo, integrando Atributos Urbanos, Naturais e Institucionais em Ambiente sobre o qual são locados os Agentes, representando grupos de famílias 90 Figura 3.7 Exemplos de atributos do ambiente do CityCell para Torres/RS: a) atributos urbanos *estradas e área urbanizada); b) atributos naturais (águas superficiais); e c) atributos institucionais (áreas de proteção ambiental) 92 Figura 3.8 Diagrama de desagregação da população do modelo 93 Figura 3.9 Parâmetros dos Agentes e Atributos do Ambiente 95 Figura Exemplos de dados de entrada do modelo para Jaguarão/RS: a) atributo urbano: área efetivamente urbanizada em 1947; b) atributo natural: bacias hidrográficas (valores escuros são fundos de vale e claros divisores de água); c) atributo institucional: macrozoneamento do Plano Diretor do município 97 Figura Composição da Matriz de Oportunidade a partir dos Atributos e da Acessibilidade Relativa para três Agentes 107 Figura Modelagem como processo contínuo 114 Figura Inputs do teste de sensibilidade de crescimento urbano: atributos do ambiente e Classe de Agentes 114 Figura Resultados da simulação de crescimento: a) crescimento urbano; b) crescimento com resistências; e c) crescimento com resistências e impedância local 115 Figura Inputs do teste de crescimento populacional: a) Atributos do ambiente; b) Agentes 116

9 Figura Resultados do crescimento populacional: a) Agentes com taxa de crescimento igual; b) Agentes com taxa crescente; e c) Agentes com taxa decrescente 117 Figura Inputs do teste de Competição: a) Atributos; b) Agentes 118 Figura Resultados do teste de Competição: a) populações e Oportunidades iguais e Copresença segundo input; b) populações crescentes, Oportunidades iguais e Copresença segundo input; c) populações crescentes, Oportunidades iguais, Copresença segundo input e força desigual; e d) todos querem Acessibilidade 119 Figura Inputs do teste de Tomada de Decisão: a) Atributos; b) Agentes 120 Figura Resultados da simulação de Tomada de Decisão: a) cenário de dois polos; b) cenário de 25 pontos 121 Figura Resultados da calibração da Oportunidade na iteração 10 para cada agente: a) cenário de 1-81; b) cenário 1-9; e c) cenário Figura Resultados da Alocação de Agentes na iteração 20 para cada agente: a) cenário com um Agente; b) cenário com dois Agentes e Oportunidades iguais; e c) cenário com dois Agentes e Oportunidades variadas 124 Figura Resultados da Alocação de Atributos na iteração 20 para cada Agente: a) cenário com oportunidades iguais; b) cenário com crescimento e oportunidade da Acessibilidade variados; e c) cenário com crescimento igual e oportunidades diferentes 125 Figura Densidade de Kernel dos perfis de renda em Bagé 132 Figura Densidade de Kernel dos perfis de renda em Pelotas 133 Figura Densidade de Kernel dos perfis de renda em Arroio Grande 133 Figura Densidade de Kernel dos perfis de renda em Canguçu 133 Figura Densidade de Kernel dos perfis de renda em São Lourenço do Sul 134 Figura Densidade de Kernel dos perfis de renda em Jaguarão 134 Figura Localização do município: a) no Brasil com destaque para Rio Grande do Sul e Conselho Regional de Desenvolvimento (COREDE) Sul; e b) na região austral do RS, junto à fronteira com o Uruguai, mostrando o município com destaque para as conexões viárias 136 Figura Áreas efetivamente urbanizadas de Jaguarão/RS: composição da AEU de 2000 (laranja) e AEU de 2010 (amarelo) reamostradas para células de 200m sobre imagem Quickbird de Figura Polos de expansão observados e seleção do zoneamento de Jaguarão com destaque para zonas de preservação, de habitação de interesse social (ZEIS) e Zona Residencial Figura Área do exercício: a) imagem de satélite do entorno estendido da área urbana de Jaguarão/RS em 2010 com grid celular superposto a imagem, células de 200m; e, b) detalhe da área de estudo utilizado para representações 141 Figura Atributos de input no modelo: a) AEU 2010; b) fragmento do município de Rio Branco (UY); c) estradas; d) uso do solo residencial; e) uso do solo não residencial; f) uso do solo vazios urbanos; g) rio Jaguarão; h) bacias hidrográficas; i) declividade; j) camada aleatória 144

10 Figura População das Classes de Agentes do modelo: a) baixa renda; b) renda média; e c) alta renda 145 Figura Gráficos da evolução dos conflitos e dissonância nos resultados para o Cenário de Controle para as iterações de 0 a 30: a) População Expulsa; e b) População Dissonante para as Classes 151 Figura Resultados do ambiente na simulação do Cenário de Controle: a) Tipo da Célula; b) Acessibilidade Relativa; c) Resistências Naturais; d) estado final da urbanização, em relação a AEU de 2010, sua borda e a região central 152 Figura Resultados da população na simulação do Cenário de Controle: a) Oportunidade Relativa, Baixa; b) Oportunidade Relativa, Média; c) Oportunidade Relativa, Alta; d) População Baixa; e) População Média; f) População Alta 153 Figura Destaques dos resultados da simulação do Cenário de Controle: a) tipo da célula sobreposto à AEU de 2010; b) Acessibilidade Relativa sobre base Quickbird 154 Figura Detalhamento do Competição no Cenário de Controle para todas as Classes, nas iterações selecionadas: a) Conflito total para a iteração; b) Conflito Baixa Média; c) Conflito Média Alta; d) Conflito Média Baixa 156 Figura Detalhamento da População Dissonante no Cenário de Controle para todas as Classes, nas iterações selecionadas: a) Classe Baixa; b) Classe Média; e c) Classe Alta 157 Figura Gráficos da evolução dos conflitos e dissonância nos resultados para o Cenário Tendencial para as iterações de 0 a 30: a) População Expulsa; e b) População dissonante para as Classes 160 Figura Resultados do ambiente na simulação do Cenário Tendencial: a) tipo da célula; b) acessibilidade relativa; c) resistências ambientais; d) estado final da urbanização, em relação a AEU de 2010, sua borda e a região central 161 Figura Resultados da população na simulação do Cenário Tendencial: a) Oportunidade Relativa Classe Baixa; b) Oport. Relativa Classe Média; c) Oportunidade Relativa Classe Alta d) população Baixa; e) população Média; f) população Alta 162 Figura Detalhamento do Competição no Cenário Tendencial para todas as Classes, nas iterações selecionadas: a) Conflito total para a iteração; b) Conflito Baixa Média; c) Conflito Baixa Alta; d) Conflito Média Baixa 164 Figura Detalhamento da População Dissonante no Cenário Tendencial para todas as Classes, nas iterações selecionadas: a) Classe Baixa; b) Classe Média; e c) Classe Alta 164 Figura Resultados do Ambiente da simulação do Cenário Exploratório 1 (comuns aos cenários 1.1 e 1.2): a) tipo da célula; b) acessibilidade relativa; c) Resistências Naturais; d) estado final da urbanização, em relação a AEU de 2010, sua borda e a região central 168 Figura Gráficos da evolução dos conflitos e dissonância nos resultados para o Cenário Exploratório 1.1 para as iterações de 0 a 30: a) População Expulsa; e b) População dissonante para as Classes 169 Figura Resultados da população da simulação do Cenário Exploratório 1.1: a) oportunidade relativa classe baixa; b) oportunidade relativa classe média; c) oportunidade relativa classe alta d) população baixa; e) população média; f) população alta 170

11 Figura Gráficos da evolução dos conflitos e dissonância nos resultados para o Cenário Exploratório 1.2 para as iterações de 0 a 30: a) População Expulsa; e b) População dissonante para as Classes 171 Figura Resultados Da População Da Simulação Do Cenário Exploratório 1.2: A) Oportunidade Relativa Classe Baixa; B) Oport. Relativa Classe Média; C) Oportunidade Relativa Classe Alta D) População Baixa; E) População Média; F) População Alta 172 Figura Detalhamento População Dissonante Cen. Exploratório 1 para Classes: a) Classe Baixa, Cen. 1.1; b) Classe Média, Cen. 1.1; c) Classe Alta, Cen. 1.1; d) Classe Baixa, Cen. 1.2; e) Classe Média, Cen. 1.2; f) Classe Alta, Cen Figura Detalhamento do Competição no Cenário Exploratório 1 para todas as Classes, nas iterações selecionadas: a) Conflito total para a iteração, Cen. 1.1; b) Conflito Baixa Média, Cen. 1.1; c) Conflito Média Alta, Cen. 1.1; d) Conflito Média Baixa, Cen. 1.1; e) Conflito total para a iteração, Cen. 1.2; f) Conflito Baixa Média, Cen. 1.2; g) Conflito Média Baixa, Cen. 1.2; h) Conflito Alta Média, Cen Figura Inputs específicos do Cenário Exploratório 2: a) máscara de indução; b) afastamento a estradas; e c) afastamento a linhas de drenagem 177 Figura Gráficos da evolução dos conflitos e dissonância nos resultados para o Cenário Exploratório 2 para as iterações de 0 a 30: a) População Expulsa; e b) População dissonante para as Classes 179 Figura Resultados do ambiente da simulação do Cenário Exploratório 2: a) tipo da célula; b) acessibilidade relativa; c) Resistências Naturais 180 Figura Resultados da população da simulação do Cenário Exploratório 2: a) oportunidade relativa classe baixa; b) oportunidade relativa classe média; c) oportunidade relativa classe alta; d) população baixa; e) população média; f) população alta 181 Figura Destaques dos resultados da simulação do Cenário Exploratório 2: a) tipo da célula sobreposto à AEU de 2010; b) Acessibilidade Relativa 182 Figura Detalhamento do Competição no Cenário Exploratório 2 para todas as Classes, nas iterações selecionadas: a) Conflito total para a iteração; b) Conflito Baixa Média; c) Conflito Alta Média; d) Conflito Média Baixa 183 Figura Detalhamento da Dissonância no Cenário Exploratório 2 nas iterações selecionadas: a) Classe Baixa; b) Classe Média; e c) Classe Alta 184 Figura Índices de isolamento para os cenários simulados para as áreas urbanas, bordas da urbanização e áreas centrais 186

12 LISTA DE TABELAS P. Tabela 3.1 Variáveis de estado das Classes de Agentes no modelo 91 Tabela 3.2 Parâmetros das Classes de Agentes no modelo 91 Tabela 3.3 Variáveis de estado das células do modelo 92 Tabela 3.4 Variáveis globais do modelo 94 Tabela 3.5 Grids do ambiente 94 Tabela Tipos de dados de entrada, indicação de atributos empíricos associados e comportamentos possíveis nas dinâmicas do modelo 97 Tabela Processo de geração de agentes, seus dados de entrada e variáveis de estado alteradas 98 Tabela Aplicação de Fatores Aleatórios a um parâmetro de Classe com valor hipotético de 1 e as faixas de valores correspondentes para os parâmetros finais dos Agentes 99 Tabela Processo de crescimento urbano, dados de entrada e variáveis de estado 100 Tabela Submodelo de crescimento da população de agentes, dados de entrada e variáveis de estado alteradas 103 Tabela Submodelo de competição entre agentes, dados de entrada e variáveis de estado alteradas 104 Tabela Matriz de Copresença entre Classes de Agentes hipotéticas, e 105 Tabela Submodelo de Tomada de Decisão, dados de entrada e variáveis de estado alteradas 106 Tabela Submodelo de alocação dos agentes, dados de entrada e variáveis de estado alteradas. 110 Tabela Submodelo de alocação dos atributos urbanos, dados de entrada e variáveis de estado alteradas 111 Tabela Variáveis de estado alteradas pelo modelo reproduzidas nos outputs 112 Tabela Variáveis de estado dos Agentes agregadas em suas Classes 113 Tabela Dados básicos sobre os municípios da amostra 128 Tabela Posição geográfica, dados populacionais e limites do município de Jaguarão/RS 136 Tabela Alterações populacionais no período para Jaguarão/RS 137 Tabela Alterações no número de domicílios e área efetivamente urbanizada no período para Jaguarão/RS 138 Tabela Variação no decênio da área urbanizada e população para Jaguarão/RS. Destaque para a taxa de crescimento anual dos domicílios urbanos e área efetivamente urbanizada 140

13 Tabela Síntese da população do modelo, incluindo estratificação por faixas de renda do responsável pelo domicílio 145 Tabela Resultados selecionados do estudo exploratório para parametrização dos perfis socioeconômicos em relação a atributos do ambiente do modelo 146 Tabela Índices de isolamento (em negrito) e exposição para área urbanizada, borda da urbanização e área central para cada uma das Classes de Agentes no input 148 Tabela Parametrização no Cenário de Controle dos Agentes para Inicialização 149 Tabela Parametrização no Cenário de Controle do submodelo de Crescimento Urbano 149 Tabela Parametrização no Cenário de Controle dos atributos para Submodelo de Crescimento Urbano 150 Tabela Parametrização no Cenário de Controle dos Agentes, por Classe 150 Tabela Matriz de copresença no Cenário de Controle entre os Agentes 150 Tabela Índices de isolamento (em negrito) e exposição para área urbanizada, borda da urbanização e área central para cada uma das Classes de Agentes no Cenário de Controle 151 Tabela Parametrização no Cenário Tendencial dos Agentes para Inicialização 159 Tabela Parametrização no Cenário Tendencial do submodelo de crescimento urbano 159 Tabela Parametrização no Cenário Tendencial dos atributos para Submodelo de Crescimento Urbano 159 Tabela Parametrização no Cenário Tendencial dos Agentes, por Classe 159 Tabela Matriz de copresença no Cenário Tendencial entre os Agentes 159 Tabela Índices de isolamento (em negrito) e exposição para área urbanizada, borda da urbanização e área central para cada uma das Classes de Agentes no Cenário Tendencial 161 Tabela Parametrização no Cenário Exploratório 1 dos Agentes para Inicialização 166 Tabela Parametrização no Cenário Exploratório 1 do submodelo de crescimento urbano 166 Tabela Parametrização no Cenário Exploratório 1 dos atributos para Submodelo de Crescimento Urbano 166 Tabela Parametrização no Cenário Exploratório 1 dos Agentes, por Classe 166 Tabela Matriz de Copresença no Cenário Exploratório 1 entre os agentes 167 Tabela Índices no Cenário Exploratório 1.1 para isolamento (em negrito) e exposição para área urbanizada, borda da urbanização e área central para cada uma das Classes de Agentes 169 Tabela Índices no Cenário Exploratório 1.2 para isolamento (em negrito) e exposição para área urbanizada, borda da urbanização e área central para cada uma das Classes de Agentes 171 Tabela Parametrização no cenário exploratório 2 dos agentes para Inicialização 177

14 Tabela Parametrização no cenário exploratório 2 do modelo de crescimento urbano 177 Tabela Parametrização no cenário exploratório 2 dos atributos para Submodelo de Crescimento Urbano 177 Tabela Parametrização no cenário exploratório 2 dos Agentes, por Classe 178 Tabela Matriz de copresença no cenário exploratório 2 entre os Agentes 178 Tabela Índices no Cenário Exploratório 2 para isolamento (em negrito) e exposição para área urbanizada, borda da urbanização e área central para cada uma das Classes de Agentes 179

15 LISTA DE EQUAÇÕES P. Equação Divisão das classes em agentes 98 Equação Aleatorização dos valores da classe de agentes para subgrupos 99 Equação Acessibilidade celular da célula, 102 Equação Potencial de urbanização da célula x, y 102 Equação Crescimento populacional do Agente 103 Equação Teste de Copresença do Agente para o Agente 105 Equação Teste de Poder entre Agente e Agente 105 Equação População expulsa do Agente na célula, após ser derrotado pelo Agente 106 Equação Conflito para a Classe na célula, 106 Equação Oportunidade do Agente na célula, 108 Equação Oportunidade Absoluta, Oportunidade Relativa na célula, e Matriz de Oportunidades para o Agente 108 Equação Teste de Dissonância e População Dissonante do Agente na célula, 109 Equação População a ser alocada do Agente na célula, 110 Equação Matriz de alocação de atributos da célula x, y 111

16 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Apresentação do tema e justificativa da pesquisa Objetivos da pesquisa Questão da pesquisa e hipótese Delineanento da pesquisa 23 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Crescimento urbano e pobreza nas cidades Cidade, complexidade e modelos urbanos Modelos urbanos de autômatos celulares Modelos baseados em agentes Crescimento urbano no framework CityCell 69 3 MODELO BASEADO EM AGENTES E AMBIENTE CELULAR Considerações teóricas e metodológicas sobre o modelo Apresentação do modelo Propósito Modelo conceitual Visão geral dos processos e encadeamento Conceitos do modelo Entidades, variáveis de estado e escalas Inicialização Dados de entrada Submodelos Obtenção de resultados Verificação EXPERIMENTOS EMPÍRICOS Experimento empírico de localização de baixa renda para cidades da fronteira do Rio Grande do Sul Experimento empírico para Jaguarão Comparação dos resultados e observações sobre os experimentos CONCLUSÕES, LIMITAÇÕES E CONTINUIDADES Considerações quanto às questões e objetivos de pesquisa Aspectos teóricos 189

17 5.3 Aspectos empíricos Aspectos metodológicos Considerações finais 196 REFERÊNCIAS 199 APÊNDICES 213 Apêndice A Fluxograma geral do modelo 217 Apêndice B Experimentos abstratos 221 Apêndice C Experimentos empíricos 279 Apêndice D Glossário de variáveis e parâmetros 309

18 1 INTRODUÇÃO A investigação das dinâmicas urbanas tem demonstrado ser um importante apoio na melhoria da qualidade de vida na contemporaneidade. A modelagem urbana dedicada a estas questões provê [...] intuição afiada, especulação informada e adivinhação embasada. 1 (COUCLELIS, 1997) para diversos atores urbanos, como cidadãos, gestores urbanos, grupos de trabalho públicos, think-tanks privados, associações de bairro e agentes políticos e econômicos. Em um processo democrático e informado de construção das cidades os modelos de simulação urbana podem prover insights importantes, revelar tendências de difícil dedução com análises tradicionais, além de facilitar a comunicação e visualização dos efeitos das intervenções antes de serem realizadas de fato (BATTY, 2007a). A ampliação das capacidades dos simuladores impacta diretamente a competência de descrição e análise da realidade, contribuindo para o diálogo embasado em problemas que são enfrentados e que impactam a vida dos habitantes urbanos como a expansão das cidades, as questões ambientais, padrões de urbanização e a sustentabilidade. Entende-se que o debate sobre as dinâmicas urbanas deve sair dos tratamentos niilistas e evoluir a uma condição democrática de diálogo sobre argumentos concretos e opiniões qualificadas em que as decisões sejam compromissos melhor fundamentados e mais duradouros. Conforme aponta Epstein (2008, parágr. 1.7) [...] ao revelar as compensações, incertezas e sensibilidades, modelos podem disciplinar o diálogo sobre as opções e tornar julgamentos inevitáveis mais ponderados. 2 Percebe-se que o papel do urbanismo contemporâneo tem sido o de mediador de interesses sociais com progressivo abandono do seu papel normativo centralizado (BATTY, 2007a; WATSON, 2009). Nesse contexto, o compartilhamento da informação e o engajamento com a realidade que a modelagem dinâmica provê têm se provado aliados importantes para a mediação, concertação e diálogo informado. A pesquisa apresentada a seguir parte desta compreensão do papel da investigação em Arquitetura e Urbanismo para propor, no curso de Mestrado Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Pelotas (PROGRAU/UFPel), a representação da população de forma explícita em ambiente de modelagem de crescimento urbano. Intenta contribuir na área das simulações de base 1 No original: [ ] sharpened intuition, informed speculation and educated guess. 2 No original: [...] by revealing tradeoffs, uncertainties, and sensitivities, models can discipline the dialogue about options and make unavoidable judgments more considered.

19 18 morfológica com a sua aproximação a modelos de comportamento social 3 através da inclusão de processos de tomada de decisão de forma explícita. Deste modo, a investigação se volta para o papel da pobreza nas dinâmicas de produção e ocupação da cidade, apoiada na simulação computacional. Assim, se reflete metodologicamente na implantação de modelo de simulação computacional de crescimento urbano e ocupação da forma urbana por agentes autônomos que representam grupos sociais em interação e disputa. Sua implementação é realizada em um modelo experimental que parte do conceito de modelagem como ferramenta para pensar a realidade (EPSTEIN, 2008), não tendo pretensões de realizar previsão de comportamentos futuros. Da mesma forma, não busca representar fenômenos conhecidos, mas observar a realidade através da modelagem. A pesquisa propõe o estudo das dinâmicas de interação espacial com a localização de pobreza nas cidades a partir da teoria do desenvolvimento desigual e do entendimento das cidades enquanto sistemas e processos complexos em que a aplicação de modelos urbanos dinâmicos auxilia a compreender a formação auto-organizada de padrões de baixa renda nas periferias durante o crescimento das cidades. Para tanto, o modelo computacional de simulação dinâmico é implantado com o uso de técnicas de agentes em ambiente celular. Este modelo foi desenvolvido como ampliação e continuidade de pesquisas anteriores, demonstrando avanço na plataforma CityCell (SARAIVA; POLIDORI, 2013) e modelos construídos desde o Simulador de Ambiente de Cidade (SACI), desenvolvido por Polidori (2004). O modelo foi programado por Marcus P. Saraiva em Embarcadero Delphi na plataforma CityCell 4.2 Curupira, sendo otimizado para sistemas de 64 bits. 1.1 APRESENTAÇÃO DO TEMA E JUSTIFICATIVA DA PESQUISA As cidades são instrumento de suporte para as sociedades humanas há milênios e considera-se que desde 2008 a humanidade pertence majoritariamente a uma civilização urbana (UN-HABITAT, 2008). As formas de organização social se baseiam nas cidades para seu desenvolvimento e se articulam com elas a tal ponto que passam a ter nas cidades o principal suporte para a sobrevivência dos seus modos de vida (PORTUGALI, 1996). Uma ciência das cidades, no entanto, dá apenas seus primeiros passos a partir da consolidação de um ferramental teórico e metodológico, cujos instrumentos buscam contemplar a riqueza dos 3 Busco aqui vincular a pesquisa a duas tradições, a primeira vem da interação espacial, em que a forma urbana é o foco e ela é vista como um espelho para o comportamento social acumulado no tempo (HILLIER; HANSON, 1984; BATTY, 2005); a segunda vem dos modelos de simulação de comportamento, em que o ambiente é apenas uma das informações a ser processadas e o foco está na apreensão e tomada de decisão individual ou coletiva (GOLLEDGE; TIMMERMANS, 1990; EPSTEIN; AXTELL, 1996; AXELROD, 1997).

20 19 processos urbanos e investigar as dinâmicas por trás dos mecanismos que geram os benefícios e contradições da urbanização. As dinâmicas centro-periferia, neste contexto, evoluem e se modificam rapidamente, demandando avanços tanto nos estudos empíricos, quanto nos métodos para sua avaliação, mensuração e simulação. O olhar qualificado sobre as dinâmicas de expansão urbana, seus padrões morfológicos e processos sociais pode enriquecer a compreensão tanto das parcelas periféricas, quanto das áreas centrais, já que se relacionam interdependentemente. A integração do crescimento urbano interno com sua expansão externa ocorre através de mecanismos de retroalimentação de cunho econômico e social, em que a forma urbana produzida é resultado de ciclos interativos nos quais tanto periferias quanto seus centros têm papel ativo (ABRAMO, 2007; BARROS, 2012), indicando comportamento dinâmico e complexo (PORTUGALI, 2000). Na academia e no âmbito da gestão das cidades, as periferias urbanas ganharam maior relevância a partir do final do século XX, pois introduziram novas formas de urbanidade e diluíram a massa compacta das cidades tradicionais (KOOLHAAS, 1997). Consolidando um processo de transição iniciado na Revolução Industrial, a cidade se moderniza com a dissolução progressiva da quadra e do tecido urbano (PANERAI et al., 2013) e hoje tem a forma de verdadeiro caleidoscópio de desenvolvimento urbano (ABRAMO, 2007) que se redefine de forma cíclica e contínua, sem consolidar-se, mantendo permanente ímpeto à expansão (BARROS, 2012). O centros modificam-se e se estabelece uma condição periférica: coexistência de opostos com pouca harmonia; alternância entre formas compactas e dispersas; integração pontual com o global e segregação com os adjacentes; densidades que tendem a ser baixas; proximidade da informalidade e da flagrante ilegalidade; e, ocupação de extensões que se aproximam à escala regional (WALKER, 1978; JANOSCHKA, 2004). Ante a tais processos, propõe-se uma investigação direcionada à aplicação de modelos urbanos ao problema da formação de áreas pobres no crescimento das cidades. Especificamente, busca-se qualificar os modelos em uso atualmente a partir das técnicas de autômatos celulares (AC) e dos modelos baseados em agentes (ABM 4 ). Neste sentido, a pesquisa se apoia em trabalhos que têm se dedicado a investigar a simulação de sistemas urbanos com ênfase nos processos de interação social a eles vinculados (PORTUGALI et al., 1994; FEITOSA et al., 2012; PATEL et al., 2012a). Da mesma forma, segue abordagens renovadas em temas centrais às ciências sociais, que têm trazido à modelagem e à simulação os processos sociais atuantes sobre o ambiente urbano, assim como sobre o ambiente natural (POLIDORI, 2004; AN, 2012). A pesquisa é constituída com apoio nas seguintes temáticas: a) 4 De Agent Based Models, em inglês.

21 20 do desenvolvimento desigual em cidades compreendidas como vinculadas a processos capitalistas (HARVEY, 1978); b) da produção do espaço e estabelecimento de uma condição periférica nas cidades contemporâneas (ABRAMO, 2007; BARROS, 2012); c) das visões sistêmicas sobre a realidade urbana, especialmente da geosimulação dentro das teorias da complexidade (PORTUGALI, 2000; BATTY, 2005); d) dos processos de associação de agentes autônomos a dinâmicas e atributos do ambiente urbano (BENENSON, 2004; BATTY, 2005); e e) da aplicação de modelos dinâmicos de crescimento urbano de base celular combinados a agentes (SUDHIRA, 2004; HEPPENSTALL et al., 2012). O trabalho de investigação voltou-se a estes temas e visa aproximá-los teórica e metodologicamente. A partir de abordagem experimental sobre o comportamento de processos sociais combinados a dinâmicas dos sistemas naturais e dos sistemas urbanos, procura explorar cada campo disciplinar e criar conexões entre eles. A inserção da representação da ação humana de forma explícita em modelo de simulação de crescimento tenta responder à necessidade percebida de qualificação das relações causais envolvidas no desenvolvimento urbano, demonstrando com maior clareza efeitos diversos sobre populações de classes diferentes. Quanto à inserção na área de concentração Arquitetura, Patrimônio e Sistemas Urbanos e na linha de pesquisa de Urbanismo Contemporâneo do PROGRAU/UFPel, a proposta pode ter sua relevância considerada ao articular objetos usualmente investigados em campos distintos, avançando teórica e metodologicamente na pesquisa dos processos de produção da forma da cidade de modo associado à segregação e pobreza urbanas. No que se refere à pertinência na temática da modelagem e simulação de interação espacial, a investigação procurou inserir-se como complementação às pesquisas realizadas, especialmente àquelas ligadas à expansão urbana, formação das bordas da cidade, fragmentação da forma urbana e diferenciação dos tipos de ocupação. Especificamente quanto aos modelos já desenvolvidos, a proposta almejou articular os ABM à modelagem de crescimento urbano em ambientes celulares, inserindo tema que recebe crescente atenção internacional às investigações locais e proporcionando maior flexibilidade e ampliação das capacidades de modelagem das pesquisas desenvolvidas. De forma geral, acredita-se que o tema apresenta relevância ao trazer para o escopo das atividades do planejamento urbano e regional medidas mais desagregadas e com possibilidades de determinação não homogênea dos processos de desenvolvimento desigual das cidades. Entende-se que a pesquisa pode ser considerada relevante ao investigar a decisão locacional das populações urbanas e os processos de conflito pela oportunidades associadas a esta decisão em simulação de crescimento urbano.

22 21 Ademais, pesquisas do tipo poderiam ser consideradas prioritárias num país marcado pela exclusão socioterritorial como é o Brasil. Ainda mais, percebe-se que as cidades brasileiras enfrentam desafios de grande escala e complexidade. Não somente nas regiões metropolitanas mas, também, nas cidades pequenas e médias, a resposta aos efeitos das dinâmicas econômicas e sociais no espaço urbano tem possibilidade de se dar de forma mais inteligente, precisa e sistêmica. A investigação de processos morfológicos associados a processos sociais explícitos pode oportunizar estes avanços, além de auxiliar a melhor destinar recursos e esforços públicos e privados para a construção de cidades mais justas, mais eficientes e sustentáveis para as gerações futuras. 1.2 OBJETIVOS DA PESQUISA Ante as reflexões levantadas, podem-se elaborar os objetivos da investigação Geral Investigar o processo de localização de populações pobres nas cidades e suas associações ao crescimento urbano através de modelo baseado em agentes em ambiente celular Específicos a) b) c) d) investigar os principais fenômenos associados à localização da pobreza, como diferenciação locacional, graduação de oportunidades espaciais e vinculação com fatores ambientais que impactem a ocupação da cidades por classes socioeconômicas diferentes; verificar a vinculação de perfis de agentes baseados em classes socioeconômicas na escolha locacional a partir de atributos da forma urbana e do ambiente natural, combinando dinamicamente a tomada de decisão com as alterações percebidas do ambiente; identificar lógicas de comportamento de agentes autônomos para simular os comportamentos empíricos relacionados nos itens anteriores considerando possibilidades de competição e conflito decorrentes de suas decisões, vinculando a localização à tomada de decisão e conflito; fornecer contribuições aos modelos implementados na plataforma CityCell a partir da técnica dos modelos baseados em agentes.

23 QUESTÃO DA PESQUISA E HIPÓTESE A partir dos objetivos expostos e considerando as possibilidades de investigar a localização de populações de classes socioeconômicas diferentes em processos de crescimento urbano, formula-se a questão de pesquisa: Como integrar a tomada de decisão sobre ocupação de áreas urbanas e o conflito à simulação de crescimento das cidades, considerando os perfis socioeconômicos de baixa, média e alta renda? Para abordar esta questão, apresenta-se a seguinte hipótese: Pode-se associar a ocupação da forma urbana por perfis socioeconômicos diferentes à modelagem do crescimento urbano através de técnicas de agentes para a representação de entidades sociais heterogêneas em processos de tomada de decisão, considerando as relações conflituosas entre estas entidades e sua associação aos atributos do ambiente urbano. É possível compor, assim, método de investigação experimental que integre a explicitação de ações do âmbito social com a base ambiental das cidades, incluindo aspectos naturais e antrópicos, assim como suas interinfluências dentro de visão sistêmica sobre os fenômenos urbanos. Também se oportuniza a especulação sobre os processos sociais responsáveis pela localização da pobreza na ocupação da forma urbana e pelo conflito entre classes socioeconômicas, bem como a investigação da sua associação às dinâmicas morfológicas de expansão e valorização das cidades. Podem, ainda, ser constituídas perguntas auxiliares: a) b) c) do ponto de vista empírico, como se dão os processos socioeconômicos contemporâneos de produção e disputa da urbanização responsáveis pela constituição de áreas pobres nas cidades brasileiras? do ponto de vista teórico, como se articula a pobreza com as dinâmicas de crescimento urbano interno e externo, desigualdade de desenvolvimento geográfico, disputa pela urbanização e impacto nos sistemas naturais sob perspectiva da complexidade? do ponto de vista do método, como simular a localização de classes socioeconômicas por tomada de decisão e conflito durante o crescimento urbano, considerando possibilidades de AC e ABM integrados?

24 DELINEANENTO DA PESQUISA Uma vez colocadas as perguntas de pesquisa e para atender aos objetivos definidos, verifica-se a necessidade de compor uma revisão bibliográfica sobre os temas da pobreza, desenvolvimento e crescimento urbano, periferização, complexidade e uso de modelos dinâmicos de base celular e baseados em agentes. Sugere-se aproximação a partir das áreas: a) b) c) d) da cidade enquanto processo capitalista, especialmente as contradições do capitalismo como motores dos processos de diferenciação espacial contidos na teoria do desenvolvimento desigual (SOJA, 1980; HARVEY, 1989; LEFEBVRE, 1991), relacionando estas à dispersão e à fragmentação no processo de expansão das cidades (CHIN, 2002; REIS, 2006; LEE, 2007) e sua interação com o ambiente natural em que se insere (ALBERTI et al., 2003; POLIDORI, 2004; MARZLUFF et al., 2008; OJIMA; HOGAN, 2009), especialmente através da descrição dos processos de segregação social e espacial que levam à formação de áreas pobres nas periferias (WALKER, 1978; DAVIS, 2006a; PATEL, 2007); da integração das desigualdades em escala mundial à escala local das cidades (SASSEN, 1999; UN-HABITAT, 2003; DAVIS, 2006a; PATEL, 2007), especialmente no que se refere à produção do espaço urbano (HARVEY, 1978, 2006; WHEATON, 1982; LOGAN; MOLOTCH, 1993); considerando a realidade latino-americana (GILBERT, 1987; COHEN, 2004; BARROS, 2012; UN- HABITAT, 2012a) e brasileira (RIBEIRO; LAGO, 1991; BÓGUS; TASCHNER, 1999; RIBEIRO, 2011; VILLAÇA, 2011); da segregação (BÓGUS; TASCHNER, 1999; UN-HABITAT, 2010; FEITOSA et al., 2012) e formação de áreas de pobreza (ABRAMO, 2001, 2007; BARROS, 2012) como mecanismos centrais na ocupação do espaço urbano, relacionados a estado de disputa constante (LEFEBVRE, 1991) e exercício de poder sobre o espaço (LAGO, 2011); da cidade enquanto sistema, considerando sua construção na forma de processos complexos em que ações simples de numerosos agentes sociais que se expressam na forma urbana na emergência auto-organizada de padrões estruturais e de comportamento (EPSTEIN; AXTELL, 1996; ALLEN, 1997; PORTUGALI, 2000; BATTY, 2012) e do uso dos modelos urbanos (LEE JR, 1973; ANAS, 1978; ECHENIQUE, 1995), especialmente os dinâmicos e

25 24 e) baseados em entidades geográficas (BUZAI, 1999; BENENSON; TORRENS, 2004; BATTY, 2005) para descrever e estudar a evolução das dinâmicas de construção e alteração da forma das cidades (BATTY, 2007a), considerando a diferenciação das cidades e suas periferias a partir de medida de acessibilidade (INGRAM, 1971; SARAIVA, 2013) em processos de tomada de decisão locacional (TIMMERMANS; GOLLEDGE, 1990; PORTUGALI et al., 1997; BENENSON; OMER, 2001; BENENSON, 2004); do uso de técnicas de modelagem urbana com autômatos celulares (BATTY, 1997; BATTY et al., 1997; TORRENS, 2000; POLIDORI, 2004) e modelos baseados em agentes (EPSTEIN, 1999; BATTY, 2005; HEPPENSTALL et al., 2012) em aplicação específica para descrever a formação auto-organizada de padrões de baixa renda no crescimento urbano dentro da plataforma CityCell (SARAIVA; POLIDORI, 2013), seus desenvolvimentos anteriores (POLIDORI, 2004; PERES, 2010; SARAIVA, 2013; TORALLES, 2013) buscando articular os processos empíricos de formação de áreas de pobreza com a morfologia urbana e o ambiente natural. A partir disto, demanda-se o desenvolvimento de modelo baseado em agentes heterogêneos em suas características e capacidades, além de localizados em ambiente celular. Estes agentes devem permitir a representação dos processos sociais de tomada de decisão, alocação e competição combinados ao crescimento urbano; sua caracterização deve permitir o estudo da associação de atributos das cidades (naturais, urbanos ou institucionais) aos processos de localização da pobreza. A abordagem experimental deste modelo relaciona observações empíricas e teóricas à vinculação de perfis e comportamentos sociais aos atributos da urbanização envolvidos no crescimento urbano. A abordagem amplia a capacidade dos modelos de crescimento em lidar com aspectos específicos dos diversos atores urbanos, afastando-se de comportamentos médios agregados e se aproximando de caracterizações heterogêneas dos atores urbanos. O modelo apresentado inclui a simulação de tomada de decisão de agentes sociais autônomos (representando grupos de famílias) em processo de localização durante o crescimento urbano a partir da uma medida de acessibilidade, conforme proposta por Ingram (1971) e adaptada por Saraiva (2013) que embasa simulação de crescimento a partir da interação de parcelas do espaço que agem como indutoras (ou resistentes) à urbanização. Neste processo, os agentes simulam grupos familiares que observam o ambiente buscando as melhores oportunidades disponíveis para movimentarem-se e as ocupar. Neste aspecto, o modelo avança sobre modelos anteriores ao incluir a avaliação do ambiente pelos

26 25 agentes de forma particularizada. A partir da decisão de localizarem, os agentes podem engajar-se em conflitos com outras classes socioeconômicas, representando capacidades de ação e poder variados, o que parece ser adequado para descrever as cidades contemporâneas (DAVIS, 2006a, 2006b). Obteve-se uma paisagem com intensidades variadas de desenvolvimento urbano, atributos naturais, institucionais e urbanos e tipos de agentes. Sinteticamente, esta paisagem permitiu a análise da expansão da forma urbana e da segregação socioeconômica, produzindo subsídios para a pesquisa e reflexão útil às políticas urbanas, além de ampliar a capacidade de resposta já constante nos modelos desenvolvidos. Este modelo foi verificado através de uma série de experimentos abstratos que atestaram sua sensibilidade a modificações em parâmetros e variáveis. Essa verificação ocorreu de forma ajustada aos objetivos exploratórios na forma de experimentos de pensamento (EPSTEIN, 2008), utilizando a simulação como um laboratório para a especulação (HEPPENSTALL et al., 2012) sobre os fenômenos urbanos e entendendo a modelagem como um processo contínuo de produção de pesquisa sobre a realidade (RAILSBACK; GRIMM, 2012). Também considerou a disponibilidade de dados empíricos e conhecimento teórico sobre os processos simulados (O SULLIVAN et al., 2012; SMAJGL; BARRETEAU, 2014). O modelo foi aplicado em experimentos empíricos, que investigaram os efeitos de dinâmicas de crescimento, da interação da urbanização com o meio ambiente, da interação e competição entre agentes autônomos e da busca de oportunidades espaciais na realidade de Jaguarão/RS. Estes experimentos permitiram reflexões teóricas sobre a realidade das cidades, incluindo questões sobre a tomada de decisão das classes socioeconômicas em sua localização, a desigualdade de condições sobre apropriação da urbanização, os fenômenos contemporâneos de segregação socioterritorial e disputa por localizações com melhores oportunidades por estas classes e sobre o impacto nos sistemas naturais dos diversos modos de apropriação e constituição do desenvolvimento urbano. Metodologicamente foi possível debater sobre as possibilidades de associação de atributos da urbanização a perfis heterogêneos de agentes em forma simplificada, a integração de técnicas de agentes a modelos de autômatos celulares de crescimento urbano, a escala de desagregação, grau de abstração e modos de representação dos agentes no ambiente urbano, apontando para complementações teóricas e continuidades metodológicas que considerem as limitações de conhecimento dos fenômenos modelados, do conhecimento teórico e das informações disponíveis sobre os processos envolvidos. Empiricamente observou-se padrão de conflito entre as classes socioeconômicas que indica que a forma urbana tem sido impactada por relações sociais de anteposição de modo contínuo.

27 26 Teoricamente, sugere-se uma especialização dos modos de produção do território, que se faz componente importante para a compreensão da urbanização por classes socioeconômicas diversas e em disputa.

28 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA As cidades podem ser descritas como imensos artefatos criados pelo homem para suprir suas necessidades (PORTUGALI, 2000), especialmente as de socialização e encontro. A preponderância da urbanização sobre outros modos de organização do território, no entanto, traz desafios particulares que se tornam mais complexos e ricos em nuances com o passar do tempo, além de aumentar a relevância da urbanização para a promoção da qualidade de vida e sobrevivência das sociedades humanas no planeta. 2.1 CRESCIMENTO URBANO E POBREZA NAS CIDADES O crescimento urbano contemporâneo tem apresentado grande capacidade de inovação em resposta a estímulos econômicos e sociais e os estudos urbanos têm visto novas formas de urbanização ganhar força e registrado alterações importantes nas formas de socialização no espaço, seja em sua produção, ou em sua atuação como base para o desenvolvimento de atividades sociais. Neste contexto, parece importante analisar os condicionantes mais gerais dos processos de urbanização contemporânea através da economia, para então desenvolver foco nas dinâmicas do terceiro mundo 5 e, finalmente, debruçar-se sobre a urbanização brasileira e os diversos agentes urbanizadores de suas cidades As cidades no contexto pós-globalização Com a consolidação da globalização, as escalas global e local passaram a se entrelaçar de forma mais intensa e certas cidades vieram a atuar como nós principais da rede global das corporações multinacionais que comandam grande parte dos fluxos econômicos. No seleto grupo das cidades-regiões globais que controlam o sistema financeiro, é fomentada a criação das instituições locais de apoio, de canalização de recursos locais e gerenciamento dos recursos para a rede sob controle das corporações (SASSEN, 1999; SCOTT, 2000). Estas cidades coordenam regiões ao seu redor, estabelecendo áreas de influência territoriais e redes de controle à distância através de tecnologias de informação e comunicação, padronização de procedimentos e da homogeneização dos espaços e das instituições. Os territórios envolvidos nestas redes são organizados de forma a corresponder à condição globalizada a que devem 5 Entendido aqui como formado pelos chamados países em desenvolvimento. No entanto, será mantido o termo terceiro mundo de forma a ressaltar as contradições da lógica do desenvolvimento, em que o terceiro mundo é visto como um passo atrás dos países do hemisfério norte. Ao invés disto, preferi manter clara a ressalva de que, desde após a 2ª Guerra Mundial, projetos de contra-hegemonia têm sido compostos pelos países do sul global (PRASHAD, 2013).